机器学习 vs. 深度学习

本文探讨了深度学习在特征提取方面的进展,特别是在计算机视觉任务中。介绍了2012年以前的传统计算机视觉流程,并对比了神经网络如何作为一种可训练的管道来处理大规模训练数据和并行硬件资源。

1. bias/vairance

  • Trend # 1:Scale driving Deep Learning process.


    SouthEast

2. feature learning 的方式

  • A common computer vision pipeline before 2012:
    • a. find interest points.
    • b. crop patches around them.
    • c. represent each patch with a sparse local descriptor.
    • d. combine the descriptors into a representation of the image.
  • neural networks are trainable pipelines:
    • 神经网络的组织架构本身(trainable pipelines)就能帮助我们驾驭:
      • training data((xn,yn)n=1,,N
      • parallel hardware

转载于:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9422547.html

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